Was übersehen wir in Bezug auf die wirkliche Funktionsweise des Evolutionsprozesses? [abgeschlossen]

Als Wissenschaftler (und noch dazu Informatiker) bin ich der Ansicht, dass wir einen Prozess nicht richtig verstanden haben, wenn wir ihn nicht simulieren können. Ich verfolge das interessante Gebiet des künstlichen Lebens schon seit geraumer Zeit und die Ergebnisse sind ernüchternd – lassen Sie mich nur zwei Absätze aus aktuellen Übersichtsartikeln zitieren:

Eine Sache, die bei solchen Projekten immer zu passieren scheint, ist, dass, nachdem sie ihr beabsichtigtes Ziel erreicht haben, das „evolutionäre“ Programm, wenn es weiterlaufen darf, keine weiteren Verbesserungen hervorbringt. Genau das würde passieren, wenn das gesamte Wissen des erfolgreichen Roboters tatsächlich vom Programmierer [...]

Deshalb bezweifle ich, dass irgendeine „künstliche Evolution“ jemals Wissen geschaffen hat. Ich habe aus den gleichen Gründen die gleiche Ansicht über die etwas andere Art der „künstlichen Evolution“, die versucht, simulierte Organismen in einer virtuellen Umgebung zu entwickeln, und die Art, die verschiedene virtuelle Arten gegeneinander ausspielt.

Quelle: David Deutsch (2011): Der Anfang der Unendlichkeit

Eines der frühesten vernetzten Experimente mit künstlichem Leben basierte auf dem bekannten A-Life-System Tierra. Dieses wurde Anfang der 1990er Jahre von dem Ökologen Tom Ray entwickelt, um die grundlegenden Prozesse der evolutionären und ökologischen Dynamik in silico zu simulieren. Nachdem Ray mit seiner Arbeit begonnen hatte, erkannte er bald das Potenzial des Webs, eine große komplexe Umgebung zu schaffen, in der sich digitale Organismen frei entwickeln konnten. Also gründete er ein Projekt namens Network Tierra, um dieses Potenzial auszuschöpfen

Die Ergebnisse dieses Experiments waren gemischt. Ein Ziel von Network Tierra war es, die kambrische Explosion zu reproduzieren, bei der sich einzellige Organismen auf der Erde schnell zu vielzelligen und dann zu komplexeren Tieren entwickelten.

Das In-Silico-Experiment begann mit einem vom Menschen entworfenen vielzelligen Organismus, der aus zwei verschiedenen Zelltypen bestand. Dies überlebte unter natürlicher Auslese, ein bedeutender Erfolg an sich, aber die Zahl der Zelltypen stieg nie über zwei hinaus.

Quelle: MIT Technology Review (2014): The Curious Evolution of Artificial Life

Der Punkt ist, dass ich selbst viel mit genetischen Algorithmen und genetischer Programmierung gearbeitet habe (ich unterrichte dieses Zeug auch), aber was mich stört, ist, dass wir immer noch nicht in der Lage sind, eine abstrakte Form der (Ko-)Evolution in einem Computer zu erschaffen wo eine echte Dynamik stattfindet, um immer raffiniertere "Spezies" zu produzieren.

Meine Frage
Gibt es Hinweise aus den Biowissenschaften, was dieser mysteriöse Inhaltsstoff sein könnte, der uns immer noch zu fehlen scheint? Ist es Physik? Ist es Chemie? Ist es etwas anderes?

BEARBEITEN
Offensichtlich ist die Frage nicht klar, daher versuche ich eine Klarstellung: Ich beziehe mich auf die Komplexität der resultierenden "Arten" in künstlichen Lebenssimulationen. Zum Beispiel ihre Verhaltens- oder Strukturkomplexität. Warum bleiben diese Simulationen immer auf einer sehr niedrigen Ebene stecken (z. B. nach Nahrung) und erschaffen niemals etwas so Komplexes wie ein Bakterium? Die Rechenleistung sollte mittlerweile mehr als ausreichen - und trotzdem nichts... Scheinbar kommt nur das heraus, was in die Simulation gesteckt wurde, aber die echte Evolution bringt etwas wirklich Neues hervor (so der renommierte Wissenschaftler und Universalgelehrte David Deutsch ( University of Oxford) bedeutet: „Ich bezweifle, dass irgendeine ‚künstliche Evolution‘ jemals Wissen geschaffen hat.“)

EDIT2
Nathaniel hat mir in den Kommentaren einen entscheidenden Hinweis gegeben, dass dieses Problem in der Alife-Community als „open-ended evolution (OEE)“ bezeichnet wird und dort eine der größten Forschungsherausforderungen darstellt – noch ungelöst! Als Ausgangspunkt siehe hier: https://www.google.de/search?q=%22open-ended+evolution%22&artificial&life

Sehr interessant, dass es die biologische Gemeinschaft nicht zu stören scheint und hier sogar auf Feindseligkeit stößt (einige belehren mich sogar, dass die Beweise für die Evolution überwältigend sind, und implizieren damit, dass ich eine Art verrückter Kreationist sein könnte - unglaublich ...)

... und nein, die Antwort ist keine Ansichtssache (warum diese Frage geschlossen wurde), sondern eine gültige Forschungsfrage (hoffentlich mit einigen guten Antworten eines Tages)!

EDIT3
Letztes Jahr gab es sogar eine große Konferenz zu diesem Thema mit vielen interessanten Ergebnissen (obwohl das Problem selbst noch ungelöst ist):
http://www.tim-taylor.com/oee1/

Siehe auch meine Folgefrage hier:
Wenn es bei der Evolution nicht um zunehmende Komplexität geht, warum entwickelt sich dann so viel Komplexität?

@Downvoter: Es ist eine gute Praxis, Ihre Gründe anzugeben. Wie kann ich die Frage verbessern? Vielen Dank.
Ich stimme für das Schließen, da diese Frage nur Antworten auf der Grundlage persönlicher Meinungen generiert. Ich werde auch der zweite Downvoter sein, da wir verstehen und über 150 Jahre wissenschaftliche Beweise verfügen, um die Evolution und den Prozess der natürlichen Selektion zu unterstützen. Darüber hinaus haben Sie zwei Artikel ausgewählt, die Ihren Standpunkt untermauern, und es ist nicht so, dass "wenn wir einen Prozess nicht simulieren können, wir ihn nicht richtig verstanden haben". Galileo konnte das Sonnensystem nicht simulieren, aber er konnte den Heliozentrismus beweisen. Newton und Leibniz konnten das Infinitesimal nicht simulieren, aber sie konnten es verstehen.
@AMR: Was hat es damit zu tun, dass wir Beweise für die Evolution haben, mit meiner Aussage, dass wir den Prozess nicht wirklich verstehen? Wir haben Beweise für Qualia und verstehen es noch nicht wissenschaftlich. Wir haben Beweise für die Quantenmechanik und die allgemeine Relativitätstheorie und sind immer noch nicht in der Lage, sie zu kombinieren - was ist also Ihr Punkt? Und ich würde argumentieren, dass Galileo, Newton und Leibniz nicht alles wussten, was es zu wissen gibt – und heute sind wir in der Lage, diese Prozesse zu simulieren!
@AMR: Wenn Sie denken, dass ich etwas herausgepickt habe, geben Sie mir eine Referenz (nur eine), bei der künstliche Simulation wirklich etwas Anspruchsvolles geschaffen hat.
@AMR: Willst du mich verarschen? Ich habe mir das Papier kurz angesehen und selbst viel ausgefeiltere Sachen mit genetischen Algorithmen gemacht. Der Autor schreibt nur über eine einfache Simulation einer einfachen morphologischen Struktur – was nicht verwunderlich ist, wenn man bedenkt, dass das Papier über ein Vierteljahrhundert alt ist. Im Ernst: Sie sollten sich mit dem viel reichhaltigeren und tieferen Bereich des künstlichen Lebens vertraut machen. Der Wikipedia-Link, den ich oben angegeben habe, ist ein guter Ausgangspunkt.... und doch fliegt er nicht! (und nein, es ist keine Ansichtssache, sondern eine harte wissenschaftliche Frage!)
@AMR: Siehe meine Bearbeitung am Ende der Frage - Danke
Sie haben die Frage in Ihren ersten Zeilen beantwortet: ... meiner Ansicht nach haben wir einen Prozess nicht richtig verstanden, wenn wir ihn nicht simulieren können. Wie kann man ein Modell erstellen, wenn man nicht weiß, wie die ersten Zellen entstanden sind und warum und wie vielzellige Organismen entstanden sind? Es ist keine Magie; Wenn Sie die Parameter nicht eingeben, wird ein Modell keine Magie erzeugen
Es gibt ein inhärentes Problem in Deutschs Argument, "wenn man das 'evolutionäre' Programm weiterlaufen lässt, bringt es keine weiteren Verbesserungen." Er fällt auf eines der größten Missverständnisse über Evolution herein, dass es bei Evolution um „Verbesserung“ geht. Bei der Evolution ging es einfach immer nur um Veränderung. Denken Sie an Sichelzellenanämie. Ohne Plasmodium, das die Selektion vorantreibt, ist SCA eine schwächende Krankheit, und die Wildtyppopulation gedeiht, während Scan-Mutanten weniger fit sind. Kein Werfen des Parasiten, und Menschen mit dem mutierten Allel überleben, während WT-Organismen sterben.
Unter den einen Bedingungen ist die eine Gruppe fitter, unter der anderen die andere Gruppe. Weder ist eine Verbesserung noch besser, sie sind das, was sie im Kontext der Umgebung sind, in der sie sich befinden.
@AMR: Ihre letzten beiden Kommentare waren sehr hilfreich - Danke.
@AMR: Bitte sehen Sie sich meine Folgefrage an: biology.stackexchange.com/questions/42050/…
@Christiaan: Bitte sehen Sie sich meine Folgefrage an: biology.stackexchange.com/questions/42050/…
@shigeta: Du schreibst in dein Profil: "Ich glaube, dass Biologie und andere Stackexchange-Sites Neulinge willkommen heißen und den Dialog über Wissenschaft, Evolution, Technologie usw. fördern sollten." Nur um dich wissen zu lassen, dass ich mich hier nicht sehr willkommen fühle (schau dir einfach die Kommentare an) und ich weiß, wie Stackexchange funktioniert ... siehe zB mein Profil hier: quant.stackexchange.com/users - Ich weiß, dass es nicht deine Schuld ist aber es ist eine Schande für die Seite biology.SE. Tut mir leid zu sagen ...
Dies ist in den Kreisen des künstlichen Lebens als „das Problem der Evolution mit offenem Ende“ bekannt. Es ist (immer noch) ein Bereich aktiver Forschung (z. B. gab es auf der letzten ALife-Konferenz in York, Großbritannien, letztes Jahr einen Workshop dazu), aber niemand glaubt mit Sicherheit, dass er die Antwort zu diesem Zeitpunkt kennt.
Meiner Meinung nach liegt es hauptsächlich an den Einschränkungen der Rechenleistung, die während des größten Teils der Geschichte des Feldes sehr begrenzt war und selbst jetzt nicht ganz ausreicht. Aus diesem Grund neigen wir dazu, die kleinste Population zu verwenden, mit der wir durchkommen, und einen sehr starken Selektionsdruck, weil wir sonst zu lange warten würden, bis überhaupt etwas passiert. Aber bei kleinen Populationen und starker Selektion sollte man eigentlich nichts anderes erwarten als eine starke Konvergenz zu einem lokalen Optimum.
Deutschs "Zweifel, dass irgendeine 'künstliche Evolution' jemals Wissen geschaffen hat", scheint mir unbegründet, da es eine moderate Anzahl gut dokumentierter Beispiele genau dafür gibt, in Form von elektrischen Schaltkreisen, die auf eine Weise funktionieren, die kein Mensch jemals entworfen hat, und diese Art von Ding. (Aber ich habe Deutschs Artikel nicht gelesen und vielleicht spricht er diese an.)
@Nathaniel: "Das Problem der Evolution mit offenem Ende." - das ist ein sehr guter Hinweis, wo ich anfangen kann. Interessant ist jedoch, dass die biologische Gemeinschaft sich dessen nicht bewusst zu sein scheint ...
@AMR: Siehe meine neue Bearbeitung2 - vielleicht möchten Sie Ihre Ablehnung überdenken ... Danke
Nein. Es hat sich nichts geändert. Ich brauche keine Computersimulation, um die genetische Homologie zwischen Arten zu untersuchen und zu verstehen, wie die Evolution funktioniert. Ich kann aktuelle Daten einsehen und interpretieren. Es sagt mir, warum Menschen 46 Chromosomen pro diploide Zelle haben und nicht 48 wie unsere Affenverwandten. Ich kann mir Fossilien ansehen und sehen, wie sich Arten entwickeln. Die Erde hat alle Simulationen und Daten für Evolution und natürliche Selektion bereitgestellt, die man jemals brauchen würde, um sie zu verstehen und zu beweisen.
Sie verfehlen auch den Sinn der knappen Abstimmungen. Auf keine der Antworten in Ihrem anderen Beitrag wird verwiesen, und sie basieren größtenteils auf Meinungen, auch wenn einige davon gültige Meinungen sind. Das Leitprinzip der Website ist es, keine Fragen zuzulassen, die zu einer solchen Antwort führen. Es ist für Fragen, die zu faktenbasierten, referenzierten Antworten führen. Ihre Frage ist eher für ein Labortreffen oder eine Arbeitsgruppe zum Brainstorming von Ideen geeignet und nicht für eine Website, die nicht wie ein Forum für offene Meinungen aussieht. Es gibt viele davon im Web und das ist nicht das, was wir versuchen zu sein,
@AMR: Sie verstehen den Unterschied zwischen "sehen , dass etwas funktioniert" und "verstehen, wie etwas funktioniert", nicht wahr? Ihnen genügt es, staunend vor einer wundersamen Maschine zu stehen und einfach zuzugeben , dass sie funktioniert. Da sind wir uns einig. Was scheint der Unterschied zwischen uns zu sein: Ich möchte wirklich verstehen, wie es funktioniert - bis ins kleinste Detail des Prozesses. Deshalb bin ich Wissenschaftler geworden und habe diese Frage gestellt: " Was fehlt uns über die wirkliche Funktionsweise des Evolutionsprozesses?"
Auch hier liegen Sie ziemlich falsch und das liegt wahrscheinlich daran, dass Sie nicht wirklich die Zeit und Mühe investiert haben, Biologie zu lernen. Es ist nicht mysteriös oder wundersam. Es ist vorhersehbar und verhält sich logisch. Deshalb ist es die Evolutionstheorie und nicht die Evolutionshypothese. Wir verstehen die Evolution so gut, dass wir sie nutzen können, um Vorhersagen über die Natur und Naturphänomene zu treffen, die der größten Strenge der Wissenschaft standhalten und bewiesen werden können. Das einzige, was uns fehlt, ist ein tatsächlicher Beweis für die Anfänge bis hin zum letzten universellen gemeinsamen Vorfahren.
@AMR: Oh, und übrigens bin ich mir voll und ganz bewusst, wie SE-Sites funktionieren - ich bin bei weitem die Nr. 1 auf einer von ihnen: quant.stackexchange.com/users - und um die Wahrheit zu sagen: Das Klima ist viel dort einladender als hier!
Um meine enge Abstimmung zu verdeutlichen - Sie schreiben ... und nein, die Antwort ist keine Meinungssache (warum diese Frage geschlossen wurde), sondern eine gültige Forschungsfrage (hoffentlich mit einigen guten Antworten eines Tages)! ... Es kann eine sein gültige Frage , aber die Antworten basieren hauptsächlich auf Meinungen, wodurch die Frage hier nicht zum Thema gehört.
@AMR: "Das einzige, was uns fehlt, ist ein tatsächlicher Beweis für die Anfänge bis zum letzten universellen gemeinsamen Vorfahren." Sie haben vergessen, dass wir die Evolution mit offenem Ende nicht in einer Computersimulation reproduzieren können ... Also gibt es mindestens zwei Dinge ...
@Christiaan: Woher weißt du das, bevor du überhaupt auf den richtigen Begriff gestoßen bist, unter dem die Forschungsergebnisse zu finden sind ("Problem der ergebnisoffenen Evolution OEE")???
Ein Computer kann die Grahamsche Zahl nicht reproduzieren, obwohl sie endlich ist und in einem strengen mathematischen Beweis verwendet wurde. Ich werde also keinen Schlaf verlieren wegen der Unfähigkeit von Computer-„Wissenschaftlern“, die Evolution in silico zu simulieren. Computer sind ein großartiges Werkzeug, aber nur weil etwas mit ihnen nicht gemacht werden kann, bedeutet das nicht, dass es ein Problem mit dem tatsächlichen Ereignis gibt, das sie nachzuahmen versuchen.
@AMR: Fair genug, aber ich denke, das Problem ist nicht , dass wir es nicht reproduzieren können, sondern dass wir nicht einmal wissen, was fehlt (das wissen wir im Fall der Ramsey-Theorie!) - und das ist alles, was ich gefragt habe zum.
Ich kann völlig falsch liegen, aber ich höre keinen Evolutions- oder Paläobiologen sagen, dass wir Computersimulationen brauchen, um das Thema zu verstehen, so wie Astronomen nach Computermodellen fragen, die die kosmische Expansion oder die Entstehung von Galaxien simulieren. Und das liegt daran, dass das Modell, das uns von der Theorie gegeben wird, ziemlich vollständig ist. Wir haben vielleicht Lücken, aber wir haben bisher keine unerklärten Lebensformen. Ich kann eine Hefeschale plattieren, sie mutagenisieren und selektieren, und ich werde mit einer geringen Wahrscheinlichkeit angepasste Mutanten finden, die in der Kontrolle nicht vorhanden sind. Und wir verstehen den Mechanismus dafür.
" "Was übersehen wir in Bezug auf die wirkliche Funktionsweise des Evolutionsprozesses? " - " Gibt es Hinweise aus den Biowissenschaften, was diese mysteriöse Zutat sein könnte, die uns immer noch zu fehlen scheint? Ist es Physik? Ist es Chemie? Ist es etwas anderes? " - Verschiedene Leute sehen "verschiedene Hinweise", und es gibt keine endgültige Antwort. Jeder könnte Recht haben, in welche Richtung wir gehen sollten. Dies ist die eigentliche Definition von meinungsbasiert . Das macht es nicht zu einer schlechten Frage - es bedeutet nur, dass es nicht "eine wahre Antwort" geben kann, worauf die SE-Sites abzielen ( wie Sie wissen ) .
@AMR "Ich kann völlig falsch liegen, aber ich höre keinen Evolutions- oder Paläobiologen sagen, dass wir Computersimulationen brauchen, um das Thema zu verstehen" - tatsächlich gibt es eine ganze Reihe sehr hochrangiger und einflussreicher Evolutionstheoretiker, die Simulationen ausgiebig einsetzen. Szathmáry und Nowak fallen mir sofort ein, obwohl es noch viele andere gibt.
@Nathaniel Szathmáry verwendet die Simulation, um spezifische Hypothesen über molekulare Maschinen und auch die Entwicklung mehrzelliger Zellen zu testen, basierend auf der Annahme, dass die Evolution auf vorhersagbare und verständliche Weise abläuft. Diese Frage besagt, dass wir die Evolution nicht als Mechanismus verstehen können, wenn wir sie nicht in einem Computer simulieren können, es gibt einen Unterschied. "wenn wir einen prozess nicht simulieren können, haben wir ihn nicht richtig verstanden." Das ist etwas ganz anderes, als einen Computeralgorithmus zu verwenden, um eine Hypothese zu testen, die sich über Millionen oder Milliarden von Jahren entwickelt hätte.
@AMR: Stellen Sie sich vor, Physiker beobachten das Sonnensystem und sammeln zweifelsfrei Beweise dafür, dass die Planeten voneinander angezogen werden und dass die "Schwerkraft" für ihre Bewegungen verantwortlich ist. Sie fassen sogar "Schwerkraft" in einigen netten Gesetzen zusammen. Jetzt geben Sie diese Gesetze in einen Computer ein und sehen, wie verschiedene Objekte davon betroffen sind. Leider bewegen sich die Objekte statt in Ellipsen in Rechtecken. Um auf die Physiker zurückzukommen, die sagen: „Macht nichts, wir verstehen die Schwerkraft vollständig und müssen sie nicht simulieren, weil es Beweise dafür gibt, dass sich die Planeten in Ellipsen bewegen.“ Wie würden Sie reagieren?
Die Simulation ist falsch, nicht die Beweise oder die Theorie. Sehen Sie sich den Code an, den Sie geschrieben haben, und finden Sie den Fehler. Sie sind in Computer verliebt und können sich aus irgendeinem Grund nicht von der Vorstellung lösen, dass die von ihnen generierten Daten perfekt sind und alle anderen falsch liegen. Wenn Sie sich mit Übertreibungen befassen wollen, wenn in einer Simulation Schafe Affen gebären, werde ich den Doktoranden finden, der den Code geschrieben hat, und ihm sagen, dass er freundlicherweise aufhören soll, sophomorisch zu sein. Wenn jedoch eine ganze Schafherde anfängt, Affen zu gebären, dann würde ich sagen, dass wir uns vielleicht etwas in der Evolution ansehen müssen.
@AMR: In der Tat eine sehr gute Antwort: Viele Wissenschaftler haben den Code über Jahrzehnte doppelt überprüft ... immer noch Rechtecke (siehe meine Änderungen und die dort angegebenen Links). Ich sage nicht, dass die Theorie falsch ist, aber dass sie möglicherweise unvollständig ist (Sie erkennen das Wort „fehlend“ in meiner Frage, richtig? Und Sie verstehen, dass dies etwas anderes ist als „falsch“?) Und eine Klarstellung: Sich selbst erklären Jedweder Kritik enthoben zu sein, ist nicht nur schlechter Stil, sondern auch keine Wissenschaft. Die Mehrheit dieser Community stimmt mir jetzt zu, also scheinst du derjenige zu sein, der sagt: "Alle anderen liegen falsch" ;-)
"Die Mehrheit dieser Community stimmt mir jetzt zu ..." Weil Sie eine Frage haben, die 21 positive Stimmen erhalten hat? @Remi.b erhielt 39 Upvotes für eine Antwort zu Morning Wood
@AMR: Das ist natürlich auch ein toller Beitrag - aber ich habe das an einem (!) Tag gemacht und diese Antwort ist fast zwei Jahre alt. Ich freue mich sehr über diese Entwicklung :-)
Beunruhigt es Sie nicht, dass fast jede einzelne Antwort Ihnen sagt, dass Ihre Prämisse grundsätzlich falsch ist? Und er bekam 78 für diese Antwort, obwohl er sich nicht die Mühe machte, Referenzen anzugeben, und die ursprüngliche, unbearbeitete Frage erhielt 26 positive Stimmen, obwohl ihre Prämisse völlig falsch war. biology.stackexchange.com/a/40581/16651
Ich bin auch ein Informatiker, also sollte meine Meinung vielleicht nicht so viel Gewicht haben, aber ich habe auf dem College Biologieforschung betrieben und arbeite in einer Firma, die biologische Forschungsinstrumente herstellt. Das heißt: Ich finde es ziemlich traurig, dass diese Frage geschlossen wurde, und es ist absolut lächerlich, dass sie anscheinend interpretiert wurde als "warum ist Ihrer Meinung nach die Evolutionstheorie fehlerhaft/mangelhaft?". (Ganz zu schweigen von dem bizarren Vergleich mit der „Simulation“ von Infinitesimals, was auch immer das bedeutet.) Stimmen Sie positiv ab.
@KyleStrand beim Schließen geht es nicht um die Frage. „Viele gute Fragen erzeugen ein gewisses Maß an Meinungen auf der Grundlage von Expertenerfahrungen, aber die Antworten auf diese Frage basieren in der Regel fast ausschließlich auf Meinungen und nicht auf Fakten, Referenzen oder spezifischem Fachwissen.“
@AMR: Meine Prämisse ist, dass wir wichtige stilisierte Tatsachen der Evolution nicht erfolgreich reproduzieren können, und das ist richtig - viele Leute stimmen mir zu. Aber ich verstehe, dass Sie denken, dass Sie derjenige in dieser Community sind, der entscheidet, welche Prämissen richtig oder falsch sind, Sie sollen sich nicht an Dutzenden von Stimmen aus der Community stören. Ich denke, Sie sollten sich einfach entspannen und eine gute Antwort auf meine Frage finden - danke.
@AMR Das sehe ich. Ich verstehe jedoch nicht, warum die Frage wie angegeben unbedingt meinungsbasiert ist.
@KyleStrand Es spielt keine Rolle, ob die Frage meinungsbasiert ist oder nicht, was zählt, sind die Antworten, die generiert werden. Und wie aus der Weiterverfolgung dieser Frage ersichtlich ist, hatte eine der zehn Antworten einen Bezug. Die Mehrheit der Poster hat gestern ein Konto eröffnet, um zu antworten, und als solches widerspricht das den erklärten Zielen der Website.
@AMR: Fragen, die diese Seite wachsen lassen können, stehen also im Widerspruch zu den erklärten Zielen. Ich denke, Sie haben hier etwas falsch verstanden ;-)
Es ist eigentlich das erklärte Ziel des gesamten Netzwerks. blog.stackoverflow.com/2010/09/good-subjective-bad-subjective
@AMR Der Frick ?? Nein nein nein nein nein nein nein nein nein. Sie schließen keine Fragen, weil sich schlechte Antworten zeigen; Sie löschen die Antworten. Sie stellen enge Fragen, die eine inhärente Tendenz haben , auf Meinungen basierende Antworten anzuziehen, dh subjektive Fragen .
@AMR Für den Fall, dass das Obige als unhöflich gekennzeichnet wird (sorry, aber es schockiert mich, dass jemand mit einem relativ hohen Ruf auf einer SE-Site die Richtlinie zu subjektiven Fragen so falsch interpretieren würde), werde ich den Punkt ruhiger wiederholen: das Blog Post Sie zitieren deutlich, dass es um Fragen geht . Die Tatsache, dass eine Frage einige meinungsbasierte Antworten hervorruft , kann ein Hinweis darauf sein, dass die Frage selbst meinungsbasiert ist, aber es ist an sich kein ausreichender Grund, die Frage als „hauptsächlich meinungsbasiert“ zu schließen.
@AMR: Bitte zeigen Sie uns den Teil, in dem es heißt, dass es "gegen die erklärten Ziele des Netzwerks" ist, wenn "die Mehrheit der Poster neue Konten eröffnet, um zu antworten". Ich finde, das wird immer lächerlicher und wir können alle sehen, dass Sie einfach nicht bereit sind, einen Fehler einzugestehen.
@vonjd Von ausführlichen Diskussionen in den Antworten oder unten in den Kommentaren wird tatsächlich abgeraten. stackexchange ist als Frage- und Antwortseite eingerichtet, nicht als Diskussionsseite. Das kann man in wissenschaftlichen Diskussionen bedauern, aber das sind die Regeln. Sie könnten zum Beispiel in diesen Stackoverflow- Beitrag schauen. Meinungsbasierte Fragen werden hier in der Biologie als unwissenschaftlich angesehen und nicht gerne gesehen. Also respektiert bitte die Regeln der Community. Und bitte hören Sie auf, in den Kommentaren zu diskutieren, und verschieben Sie dies in den Chat.
Wenn die Diskussion hier weitergeht, werde ich sie verschieben.
@Chris: Ich stimme voll und ganz zu und habe Ihre Kommentare positiv bewertet. Vielen Dank für Ihren Dienst an der Gemeinschaft.
Ich verstehe die Einwände von @Chris gegen die Diskussion hier nicht wirklich; AFAIK ist es kein Problem, die Kommentare zu verwenden, um zu diskutieren, ob eine Frage für eine Website geeignet ist, obwohl an dieser Stelle vielleicht jemand einfach eine Meta-Frage eröffnen sollte, um das Problem zu lösen.
Aber OP, ich glaube, ich fange an , die Behauptung zu verstehen, dass Ihre Frage subjektiv ist, und ich denke, sie könnte eine ziemlich umfangreiche Bearbeitung ( nicht nur einen weiteren Nachtrag, sondern eine Umschreibung dessen, was bereits vorhanden ist) gebrauchen, um zu klären, wer "wir" sind, wenn Sie sagen "uns fehlen" Dinge in der Evolutionstheorie. Soweit ich das beurteilen kann, gibt es zwei mögliche Interpretationen, und beide sind als (nicht-subjektive) Fragen ziemlich gültig:
Erstens: "Welche Teile der Evolutionsbiologie fehlen in CS-Evolutionssimulationen?" (was dem Argument "Evolution steht außer Zweifel" von @AMR et al. vollständig entgehen würde), und zweitens, "welche offenen Fragen in der Evolutionsbiologie könnten auch 'fehlende Faktoren' in CS-Simulationen der Evolution sein"? Die zweite Frage ist offensichtlich offener für den Vorwurf der Subjektivität, obwohl ich sie persönlich nicht für übermäßig subjektiv halten würde (obwohl sie vielleicht zu weit gefasst ist; jedes Gebiet, einschließlich einigermaßen etablierter wie der Evolutionsbiologie, hat viele offene Fragen! ).
@KyleStrand: Ich stimme zu, aber ich denke über die Möglichkeit nach, eine neue und klarere Frage zu stellen. Neu, weil geschlossene Fragen auf SE-Sites in der Regel nicht wiedereröffnet werden und ich jedem die Möglichkeit geben möchte, diese Frage zu beantworten.
Die Bearbeitung ist dennoch der "Standard"-Weg. Beachten Sie auch, dass das Bearbeiten einer geschlossenen Frage diese automatisch in eine „Wiederöffnen“-Überprüfungswarteschlange platziert, sodass die Wahrscheinlichkeit groß ist , dass sie erneut geöffnet wird, wenn sie sich verbessert hat. (Es kann einige Ausnahmen von der Regel für die automatische Platzierung in der Warteschlange zum erneuten Öffnen geben, aber ich bin mir nicht sicher.)
@KyleStrand Die Kommentare sind nicht zur Diskussion hier auf Stackexchange gedacht. Ob es dir gefällt oder nicht, aber respektiere es.
@Chris Wenn der automatische Link "Diese Diskussion im Chat fortsetzen" erstellt wird, verwende ich ihn fast immer, aber es gab anscheinend noch nicht genug hin und her, um einen zu generieren. Da Sie die notwendigen Mod-Fähigkeiten haben, um die Diskussion ohne den Auto-Gen-Link zu verschieben, wäre es in Ordnung, wenn Sie dies tun würden (Ihr früherer Kommentar zu diesem Effekt klang jedoch ein bisschen wie eine Drohung, was ich seltsam fand).
Aufgrund früherer Erfahrungen glaube ich nicht, dass Ihre Einstellung für StackExchange tatsächlich so Standard ist. Zwischen dieser und der Folgefrage von OP (bei der Kommentare ohne Diskussion gelöscht wurden) scheint Bio.SE im Allgemeinen weniger einladend gegenüber langen Folgen von Kommentaren zu einer Frage zu sein. Das ist in Ordnung, aber ich würde es begrüßen, wenn Sie aufhören würden, den Rest von uns zu beschuldigen, netzwerkweite Richtlinien nicht zu verstehen.
@KyleStrand: Ich habe die neue Frage gestellt und sie steht wieder kurz davor, geschlossen zu werden, obwohl ich dieses Mal wirklich versucht habe, den Punkt deutlich zu machen: biology.stackexchange.com/questions/42151/…
@AMR: Galileo ist ein schlechtes Beispiel, weil er den Heliozentrismus nicht bewiesen hat, er hatte aus dem falschen Grund Recht. Er argumentierte, dass die Gezeiten durch die Bewegung der Erde um die Sonne verursacht werden, während seine Gegner zu Recht argumentierten, dass die Gezeiten vom Mond verursacht würden. Außerdem war die Gravitationstheorie noch nicht erfunden, so seltsam es scheint, mit den damals verfügbaren Instrumenten hatte der Heliozentrismus keinen solideren wissenschaftlichen Beweis als der Geozentrismus.
@vonjd Bei Interesse empfehle ich einen Blick in die Decke von Basner. Es ist ein mathematischer Beweis dafür, dass alle evolutionären Algorithmen an die Komplexitätsgrenze stoßen, die Sie in der Praxis sehen. Es stammt aus der Literatur zu intelligentem Design, von der ich weiß, dass sie hier nicht beliebt ist, aber der Beweis ist solide.

Antworten (2)

Die Frage erscheint interessant und hat mich zum Nachdenken angeregt, aber ich verstehe sie möglicherweise nicht ganz. Lassen Sie mich wissen, ob ich Ihre Frage beantworte.

Genetischer Algorithmus vs. Simulation evolutionärer Prozesse

Ich denke, dass das ganze Problem von einer Verwechslung zwischen dem Konzept der Simulation von Evolutionsprozessen und der Verwendung von genetischen Algorithmen (Art von Optimierungsalgorithmen) für verschiedene Zwecke herrührt.

Genetischen Algorithmus

Der genetische Algorithmus ist eine Art Optimierungsalgorithmus (und das OP weiß auf diesem Gebiet viel mehr als ich), der darauf abzielt, Lösungen für Suchprobleme zu finden. Die Genauigkeit der Analogie zwischen einem genetischen Algorithmus und der biologischen Realität, die einen solchen Algorithmus inspiriert hat, ist völlig irrelevant für die Nützlichkeit des Algorithmus bei der Durchführung einer bestimmten Aufgabe (wie zum Beispiel das NP-schwere Problem des Handlungsreisenden ).

Numerische Simulationen in der Wissenschaft

Ich denke, Ihre Frage ist nicht spezifisch für die Evolutionsbiologie, sondern für die Wissenschaft als Ganzes (das lässt mich denken, dass Philosophy.SE ein guter Ort wäre, um eine solche Frage zu stellen).

In den Naturwissenschaften (Physik, Chemie, Biologie und andere) modellieren wir Dinge! Wir abstrahieren das Wesentliche aus einer komplizierten Welt und modellieren sie. Wenn wir modellieren, nehmen wir eine Reihe von Eigenschaften des interessierenden Systems an. Diese Annahmen können sehr gut dokumentiert und verifiziert sein oder auch nicht. Wenn die Annahmen eines Modells nicht gut dokumentiert sind, ist es natürlich unerlässlich, die Robustheit des Modells gegenüber einer Verletzung der Annahmen a posteriori zu untersuchen und die Ergebnisse des Modells mit einer Prise Vorsicht zu betrachten. Ein Modell kann rein verbal sein oder am häufigsten in mathematischen Formulierungen ausgedrückt werden. Viele komplexe Systeme können jedoch nicht mathematisch modelliert werden (selbst für die brillantesten Mathematiker). Hier kommen numerische Simulationen ins Spiel. Beachten Sie, dass sobald ein Prozess modelliert wurde,

Du sagst:

Wenn wir einen Prozess nicht simulieren können, haben wir ihn nicht richtig verstanden

Wenn wir einen Prozess bereits verstanden haben, macht es sowieso keinen Sinn, Zeit und Geld zu investieren, um ihn zu simulieren! Auch dieser Satz legt nahe, dass numerische Simulationen in der Wissenschaft wertlos sind. Es ist jedoch richtig, dass wir nur die Prozesse simulieren können, deren grundlegende Komponenten wir kennen (aber wir verstehen möglicherweise nicht die Dynamik eines interessierenden Systems).

Simulationen in der Evolutionsbiologie

Sie zitieren eine Arbeit (mit der ich nicht vertraut bin), die das beobachtete Muster nicht reproduzieren kann. Mit anderen Worten, die Vorhersagen des Modells werden in der Realität nicht erfüllt/beobachtet.

Wie ich oben sagte, muss man die grundlegenden Komponenten eines Systems verstehen, um es simulieren zu können. Wir wissen zufällig schon eine ganze Menge Zeug! Natürlich ist es unmöglich, die Frage "Was wissen wir in der Biologie" zu beantworten, da sie viel zu weit gefasst wäre. Es gibt Tausende von Studien, die numerische Simulationen (und auch mathematische Simulationen) verwendet haben, um evolutionäre Prozesse zu untersuchen.

Beispiel

Stellen Sie sich zum Beispiel vor, Sie möchten wissen, wie wahrscheinlich es ist, dass eine bestimmte neue neutrale Mutation in einer diploiden Population an Häufigkeit zunimmt, um eine "Fixierung" zu erreichen (das ist eine Häufigkeit von 1; jeder trägt dann dieses mutierte Allel). Es gibt eine Reihe von mathematischen Modellen (Wright-Fisher (binomiales) Modell der genetischen Drift, Moran (Geburt-Tod)-Modell und Koaleszenz (Verzweigungsprozess)-Modell), um diese Wahrscheinlichkeit zu berechnen, aber nehmen wir an, wir schaffen es nicht, ein solches mathematisches/analytisches Modell zu entwickeln und wir müssen es simulieren. Wir könnten diesen Prozess lange simulieren (unter Verwendung eines ABC-Ansatzes) und die erwartete Wahrscheinlichkeit berechnen, dass ein solches mutiertes Allel repariert wird. Übrigens, diese Wahrscheinlichkeit ist 1 2 N , wo N ist die effektive Populationsgröße.

Möchten Sie mehr wissen?

Ich bin kein Wissenschaftsphilosoph (sondern ein Doktorand, der numerische Werkzeuge zur Modellierung evolutionärer Prozesse verwendet), und ich denke, die Frage ist nicht spezifisch für die Evolutionsbiologie. Ich würde empfehlen, die Frage What is usefulness of numerical modelling in science?oder Are numerical modeling worth as much as analytical modelling in science?auf Philosophy.SE zu stellen .

Wenn Sie dies tun, können Sie bitte Ihre Beiträge hier verlinken. Ich würde gerne die Antworten lesen. Wenn Sie diese Fragen nicht auf Philosophy.SE stellen, werde ich es wahrscheinlich irgendwann tun und die Links hier hinzufügen.

Vielen Dank, ich denke, Ihre Antwort geht definitiv in die richtige Richtung (und ich habe sie positiv bewertet). Meine Hauptfrage ist, warum es noch keiner künstlichen Simulation gelungen ist, etwas wirklich Anspruchsvolles zu erschaffen, aber anscheinend immer stecken bleibt, nachdem sie ein geringes Maß an Komplexität erreicht hat?
[...] reaching some level complexity. Beziehen Sie sich auf die Komplexität des Modells?
Ich beziehe mich auf die Komplexität der resultierenden "Spezies" in diesen künstlichen Lebenssimulationen. Zum Beispiel ihre Verhaltenskomplexität. Ich meine, warum bleiben diese Simulationen immer auf einem sehr niedrigen Niveau stecken und erschaffen niemals so etwas wie ein Bakterium? Die Rechenleistung sollte mittlerweile mehr als ausreichend sein - und trotzdem nichts...
Siehe auch meine Bearbeitung am Ende der Frage. Danke nochmal.
Oh, Ihre Frage ist also weniger allgemein als ich dachte. Sie sprechen anscheinend von einigen ganz bestimmten Arten von Simulationen. Sie sollten die Definitionen dieser Simulationen klären. Interessieren sich die Autoren dieser Simulationen besonders für die Evolution der Zellkooperation in einem vielzelligen Organismus oder interessieren sie sich vielleicht für die Evolution eines komplexen genetischen Netzwerks ... oder vielleicht etwas anderes?
Ich würde vorschlagen, dass Sie etwas genauer untersuchen, was sie zu bauen versuchen (und aus welchen grundlegenden Mechanismen) und dann eine spezifischere Frage stellen, warum diese Simulationen nicht das erzeugen, was beobachtet wird. Im Moment ist unklar, auf welche Kategorie von Simulationen Sie sich beziehen.
Wenn sich der Begriff artificial life experimentsauf eine bestimmte Art von Simulation bezieht, dann ist Ihre Frage relativ klar, denke ich. Aber ich würde vermuten, dass die meisten Leute nicht wissen, was genau gemeint ist artificial life experiments(zumindest ich nicht)
Bitte beachten Sie meine Folgefrage: biology.stackexchange.com/questions/42050/…

Stimme der vorherigen Antwort zu.

Gibt es Hinweise aus den Biowissenschaften, was dieser mysteriöse Inhaltsstoff sein könnte, der uns immer noch zu fehlen scheint? Ist es Physik? Ist es Chemie? Ist es etwas anderes?

Das OP scheint die Evolutionstheorie bereits zu unterstützen, wie es jeder mit grundlegenden Biologiekenntnissen tun würde.

Da er nach einer möglichen "mysteriösen Zutat" fragt, bezieht sich die Frage höchstwahrscheinlich eher auf die Stimulierung des Evolutionsprozesses als auf einen generischen Algorithmus.

Genauer gesagt möchte er die Evolution anregen, um zu wissen, ob die „Wahrscheinlichkeitstheorie“ die Evolutionstheorie unterstützen wird, ohne dass die „mysteriöse Zutat“ benötigt wird.

Wie oben beantwortet, kann es schwierig sein, einen Evolutionsprozess anzuregen, ohne alle Komponenten des Systems vollständig zu verstehen. Das ist nicht einmal nötig.

Wenn Sie jedoch testen möchten, ob eine komplexe Eigenschaft zufällig erreicht werden kann, können Sie sie leicht mit einer anderen Methode stimulieren.

Entwickeln Sie ein Programm, das über eine "Gesichtserkennung" (aus dem Bild) verfügt, und fügen Sie einige andere Funktionen wie Selbstreplikation, erzwungene "Mutation" und eine Umgebung hinzu, die die Stärksten auswählt. Probieren Sie Supercomputer aus, bei denen Ihre Software "unbegrenzte" Zeiten pro Sekunde selbst repliziert, und betrachten Sie sich als erfolgreich, wenn Ihr Programm nach mehreren Jahren eine neuere Funktion wie "Geschlechts"-Erkennung aus dem oder -Bild erhält (vorausgesetzt, die Geschlechtserkennungsfunktion macht das Programm "Installateur" in Ihrer Umgebung)

"Das OP scheint die Evolutionstheorie bereits zu unterstützen" - warum sollte jemand daran zweifeln? Ich möchte es nur vollständig verstehen. Wie auch immer, könnten Sie Ihren letzten Absatz bitte präzisieren, wie genau würden Sie vorgehen?
Ich habe einige Kommentare unter Ihrer Frage gelesen und dachte, dass einige Leute denken könnten, dass Sie die Evolution wegen mangelnder Stimulation nicht unterstützen. Es tut mir leid, wenn ich das falsch verstanden habe. Wie auch immer, ich fand Ihre Frage sehr interessant und habe sie bereits positiv bewertet. Ich stimme mit Ihnen ein.
Bitte beachten Sie meine Folgefrage: biology.stackexchange.com/questions/42050/…
@vonjd schöne Frage. Ich werde kommentieren. Ich habe einen gewissen Hintergrund in der Computerprogrammierung. Ich teile im Allgemeinen Ihre Meinung zu Verbesserungen
Algorithmische Tiefe und Verarbeitungsleistung sind winzig im Vergleich zu den Algorithmen des Lebens. Die 70 gemeinsamen chemischen Elemente haben Van-Der-Valls-Kraft, Fluss, Auflösung, 70^70 einfache Kombinationen, eine Google-Anzahl von Proteinen. Die besten Mathematiker können nicht einmal einen einzigen Baum modellieren ... es dauert Monate, um Diatomeen zu programmieren , geht, und sie scheitern immer. Billionen von Gygabytes Datenbanken und Algorithmen, die viele CDs abdecken, werden in der Biologie verwendet, und im Moment konkurrieren wir mit ihnen um etwa ein Milliardstel ihrer numerischen Tiefe.
Was übersehen wir in Bezug auf die wirkliche Funktionsweise des Evolutionsprozesses? [abgeschlossen]
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